孟加拉新闻文本分类预测数据集BanglaNewsTextClassificationPredictionDataset-shafiultanvir
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类，新闻分析，情感分析，机器学习，孟加拉语，自然语言处理，预测模型，多标签分类
数据概述：
该数据集包含来自孟加拉新闻网站的文章数据，记录了新闻文章的标题、来源、正文内容以及预测的分类标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据主要关注孟加拉地区的新闻内容。
数据维度：数据集包括ID、标题（TITLE）、来源（SOURCE）、文章内容（ARTICLE）、主题（TOPIC）、年份（YEAR）、基础数据（BASE）、新闻类型（news）、真实标签（LABEL）和预测标签（PREDICTION）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件包含结构化的新闻数据。
来源信息：数据来源于孟加拉新闻网站，并已进行预处理，包括文本清洗和标签标注。
该数据集适合用于孟加拉语新闻文本分类、情感分析和预测模型构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于孟加拉语自然语言处理、新闻文本分析、情感分析等领域的学术研究。
行业应用：可以为新闻媒体、内容聚合平台等提供数据支持，用于新闻内容的自动化分类、推荐系统构建和舆情分析。
决策支持：支持政府部门和社会组织对新闻舆情的监测和分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为孟加拉语自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索孟加拉新闻内容的分类规律，评估不同分类模型的性能，并实现新闻内容的自动化处理和分析。
